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文档简介

城市农产品配送中心址规划——以Q市为例

到目前为止,我国许多地方的农村经济发展都受到了农产品物流的发展的制约。针对加快农产品物流发展的研究逐渐成为社会各界关注的热点。建立一个合理的农产品物流配送中心,不仅可以提高农产品的配送效,可以降低农产品的配送成,从而解决近年来引人关注的菜价高的问题。选择一个合适的农产品物流配送中心建设地址是城市农产品物流系统规划和完善的前提。本文分析了影响农产品物流配送中心选址因素并介绍了选址问题常用的重心法和层次分析法,并结合Q市具体实例分析,综合利用两种方法进行计算,得出较为准确的选址能我国其它城市的农产品物流配送中心选址规划提供一定的经验和建议。到目前为止,我国许多地方的农村经济发展都受到了农产品物流的发展的制约。针对加快农产品物流发展的研究逐渐成为社会各界关注的热点。最近几年,越来越多的城市试图通过建立农产品配送中心开展农产品配送服务,以提高农产品物流效益,取得了初步的成效。建立一个恰当的农产品配送中心能够实现农产品的产销对接,完善流通渠道减少多次周转,减少具有时令性、易腐性、保鲜性等特点的农产品的腐烂与损失,并且实现规模经营,从而降低成本。本文所选取的Q市是型的以农业为主的小城市,也是农产品产业链的中心枢纽。这种城市农产品流通的基本模式大多数是:农产品生产者——农产品产地批发市场——农产品销售批发市场——零售商——消费者。农产品到达消费者手中时已经是多次周转了。建立农产品配送中心是一个以最快的速度、最的质量将农产品送达消费者的必要途径么如何选择一个地点合适的农产品配送中心呢?本文将在分析影响农产品物流配送中心选址因素基础上,介绍重心法和层次分析法,并综合利用这两种方法进行Q市产品物流配送中心选址决策。配送中心(一)经济效益因素经济效益因素包括运输条件、用地条件、现有设施利用程度和劳动力条件等因素。运输条件包括海陆空各种运输网的衔接,与码头、车站、机场等集散地和中心枢纽的联接程度。主要体现在货物运输过程中的通畅、准确和安全等方面。运输条件直接影响了配送中心的运输效率。不合理的选址会造成货物出入不便、运输不畅以及运输成本加大,所以一般好的配送中心选址应尽可能地靠近交通线路或中转枢纽,使配送中心成为物流链中的一个适当的节点。农产品配送中心一般占地较大,所以土地价格是必须考虑的经济因素,其次土地开发成本、公共设施也是用地条件的核心因素,还必须符合当地政府的规划。一般情况下农产品配送中心都会选在距商业区、居民区较远的地区。选择合适的农产品配送中心地址时也应对现有设施进行利用,尽量避免重复建设,减少浪费,减少配送中心建设的固定成本。因此很多地方建设城市的农产品配送中心都利用现有的批发市场或集散中心改建。附近可雇佣的劳动力的数量和素质也是建设配送中心的重要考

虑之一。(二)社会效益因素社会效益因素包括:配送中心的建立是否符合法规制度情况、对周围企业的影响、对交通条件的影响以及对周围居民的影响等。建设一个配送中心首先必须符合法规制度,还应该尽量减少给交通带来的压力免对周围居民造成影响时要考虑对周围企业发展的影响。(三)环境因素环境因素包括自然条件、自然资源、社会环境等,符合自然条件、能充分利用当地自然资源、周边环境的支持是配送中心发展的前提条件。因此,配送中心的选址应结合考察周边的社会、自然环境条件。目前常用的配送中心原值的方法大体上可以分为两类:定性分析和定量分析。定性分析法是指凭借个人或集体的经验做出决策,其执行步骤一般是先根据经验确定评价指标,对各待选中心利用评价指标进行优劣性检验,再根据检验结果作出决策。这类方法简单易行、容易操作,缺点是经验主义和主观主义,在关系重大的配送中心选址上很少由政府或企业选择用这种方法。定性分析法主要有比较分析法、模糊评价法等。定量分析法是把选址问题转化为函数,再利用合适的算法进行求解,求出最优解作为配送中心的选址位置。这类方法准确性强,缺点是数据处理复杂,在实际应用中一般只会考虑较为重要的几个因素。定量分析法主要有重心法混整数规划法CFLP(设施设备定位法逼法和SADQ启发算法等。而层次分析法和多目标决策法等则是介于定性和定量之间的选址方法,这种方法一般是把定性因素转化为定量因素,做出较完整的分析。在实际的应用中,一般是多种方法同时使用。本文重点分析使用较多的重心法和层次分析法这两种选址方法。(一)重心法重心法是一种静态的方法,这种方法主要考虑的因素是现有设施之间的距离和要运输的货物量选址目标就是总运输成本最小。这种方法只考虑运输成本这一个选址决策因素算法核心就是确定供给点与需求点的坐标及节点之间的运输量型为运=配送中心与客户之间的直线距离X需量。也可以看作几何实验法,将物流系统中的需求点和资源点看成是分布在某一平面范围内的物体系统,各点的需求量和资源量分别看成是物体的重量,物体系统的重心作为物流网点的最佳设置点,利用求物体系统重心的方法来确定物流网点的位置。重心法考虑的因素较少,与实际情况不符,不能求得精确的最优解,重心法一般用来单一目标的决策。利用重心法算出配送中心的大体范围,再利用其他较为精确的模型算出精确的位置(二)层次分析法层次分析法AHP,AnalyticHierarchyProcess)是国运筹学家萨蒂在20世纪70年代提出的、多指标综合评价的一种定性和定量相结合的系统分析方法。在一些决策系统中很多因素之间的比较往往无法用定量的方式描述,此时需要将半定性、半定量的问题转化为定量计算问题,层次分析法最适合应对这种情况。它首先将所要分析的问题层次化,即将问题根据其目标分解成不同的组成因素而形成目标的准则层,按照因素间的互相联系和层级关系形成一个多层次分析结构模型,最后归结为最底层(方案层、措施层)相对于目标层的权值或相对优劣排序问题。层次分析法的作用是从备选方案中选择较优者。这个作用正好说明了层次分析法只能从原有方案中进行选取,而不能为决策者提供解决问题的新方案。Q市农在只选择一个地址作为配送中心地址的模型中,采用重心法可以快速的得出相对最佳的

选址方案,操作简单、计算便捷,但是所得出的地点往往不是精确的配送中心最佳位置,配送成本可以进一步下降,得出的地址也极有可能是现实中因为土地价格、地理条件等难以实现的位置。从第一章可知影响农产品配送中心选址的因素既有定性因素也有定量因素,因此在计算中如果只使用一种定向或定量的方法都会存在不可避免的局限性。而层次分析法能将半定性半定量的问题转化成定量问题,是多指标综合评价的一种定性和定量相结合的系统分析方法,有利于对多因素且缺乏必要数据情况下的决策问题进行分析。因此,本文选择综合运用重心法和层次分析法以求得准确的最优解。(一)重心法选址由于可供选址的地点比较多,且需要综合考虑众多影响因素,导致选址问题极为复杂。利用重心法,从农产品产量和需求点、供给点的地理位置入手,以配送中心选址最重要的因素总运输成本最少为目标,排除大多数的劣质选址地点,只得出少数的地址作为候选地址方案。构参坐系研究的范围是Q市市心O区其下辖的五区三市。其坐标以及农产品年平均产量如表一所示。表一Q市县坐标区县O区A区B区C区D区E区F市H市I市J市

东经120.19120.20120.26120.20120.33120.10122.75120.26119.75120.65

北纬36.0436.0736.1036.1736.1235.7736.1536.7336.6536.27

农产品平均产量(万吨)0.20.31.010.414.653.144.949.884.153.5以市区O区坐标原,根据地上其他区县地理位置赋予它们相应的坐标,如图一所示。I(-4.4,6.1)H(0.7,5.9)C(0.1,1.3)A(0.1,0.3)O

J(4.6,2.3)D(1.4,0.8)B(0.7,0.6)E,(-0.9,-2.)7

F(25.6,0.9)图一Q市各区分布坐标

重心求得到根据实地地图转化为参考坐标系的坐标值后,利用重心法原理进行研究。首先根据各点在坐标系中的纵坐标值计算出新的位置坐标

0

0

,使用重心法公式为:

XWiii

iii式中,

0

0

是待定的配送中心中心的坐标值,

X

i

Yi

是各市的坐标值,

i

表示各市的农产品平均年产量,将所有相关数据代入公式中可以求出:

0

=3.3

0

=2.7可以得出新坐标为3.3,2.7实考察这个坐标并不适合建设农产品配送中心,所以选择合适的选址地点,需要计算新坐标点与O、B等各点之间的距离,计算公式为:L(X)0i

2

)0i

2通过计算新坐标距离J、D、C点离最近,且相差不大=j

2

2.3)

2

d=(3.3d

2

(2.7

2

d=(3.30.1)

(2.7

2

即新坐标点与C、D、J三地较近因此通过重心法得出的结果是C、D、J三为Q是农产品配送中心选址的候选地点。(二)采用层次分析法进行方案决策在重心法求得的三个候选地点的基础上运用层次分析法对除物流成本以外的影响选址的定性和定量因素综合考虑,求出最优选址方案。建层分结模建立层次分析结构是层次分析法中最重要的一步,为此要对系统进行深入分析,弄清系统的范围、所包含的因素、因素之间的相互关系和最终需要解决的问题。配送中心选址的过程中涉及的因素比较多,选择时要考虑各因素的重要性、影响力或者有限程度,建立准则层和指标层。根据上文对农产品配送中心选址主要影响因素的分析,可建立结构模型如图二所示。从图二可以看出,目标层是最优的选址方案;准则层为评价配送中心地址方案优劣的准则,包括交通条件、服务水平、经营环境、货源分布与数量、现有基础设施等;方案层为候选地点,也就是重心法所求出的三个候选方案。

图二:农产品配送中心选址层次结构模型图构判矩构造判断矩阵就是给出每一层次各要素之间的相对重要性,即针对上一层的元素,本层元素之间的相对重要性,如表1到表6所示,其中的标度采用的类型为1~9,数值越大表示X因素比Y因素影响程度也越大。一般情况下,不同的决策案例中,不同的决策者根据自己的具体情况给出相应的判断矩阵中的判断标度,不同决策者对不同因素的重视程度不同影响着判断标度的不同。本案例中,根据事先所收集的相关数据和信息确定判断标度。构造合适的判断矩阵关系到能否得出准确的决策方案。标类:1~9表.最优选方

判矩一性例0.0584;对总标权:\lambda_{max}5.2617最优选址方案

服务水平

经营环境

货源分布与数

交通条件

现有基础设施

Wi量服务水平经营环境货源分布与数

1.00000.20003.0000

5.00001.00004.0000

0.33330.25001.0000

0.50000.33332.0000

0.25000.20000.5000

0.11600.05070.2609量交通条件现有基础设施

2.00004.0000

3.00005.0000

0.50002.0000

1.00003.0000

0.33331.0000

0.15870.4136表.服务水

判矩一性例0.0516;对总标权:\lambda_{max}3.0536服务水平候选方案1(C)候选方案2(D)候选方案3(J)

候选方案1(C)1.00002.00003.0000

候选方案2(D)0.50001.00003.0000

候选方案3(J)0.33330.33331.0000

Wi0.15710.24930.5936

表.经营环

判矩一性例0.0036;对总标权:\lambda_{max}3.0037经营环境候选方案1(C)候选方案2(D)候选方案3(J)

候选方案1(C)1.00000.33332.0000

候选方案2(D)3.00001.00005.0000

候选方案3(J)0.50000.20001.0000

Wi0.30900.10950.5816表.货源分与量

判矩一性例0.0370;对总标权:\lambda_{max}货源分布与数量候选方案1(C)候选方案2(D)候选方案3(J)

候选方案1(C)1.00003.00005.0000

候选方案2(D)0.33331.00003.0000

候选方案3(J)0.20000.33331.0000

Wi0.10470.25830.6370表.交通条

判矩一性例0.0036;对总标权:\lambda_{max}3.0037交通条件候选方案1(C)候选方案2(D)候选方案3(J)

候选方案1(C)1.00000.20000.5000

候选方案2(D)5.00001.00003.0000

候选方案3(J)2.00000.33331.0000

Wi0.58160.10950.3090表.现有基设

判矩一性例0.0516;对总标权:\lambda_{max}3.0536现有基础设施候选方案1(C)候选方案2(D)候选方案3(J)

候选方案1(C)1.00004.00002.0000

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